Temporary Versus Permanent Synaptic Loss from Repeated Noise Exposure in Guinea Pigs and C57 Mice
Notice bibliographique
Résumé
A single brief noise exposure can cause a significant loss of cochlear afferent synapses without causing permanent threshold shift. Previously we reported that the initial synaptic loss is partially reversible in Guinea pigs, indicating that synaptic loss can be categorized as either temporary or permanent. Since synaptic loss is biased to innervating auditory nerve fibers (ANFs) with low spontaneous spike rates (SSR), which are critical to the coding of in-background noise, coding-in-noise deficits (CIND) have been predicted to result from noise-induced synaptic damage. However, recent study of the noise masking of amplitude-modulation (AM) evoked compound action potentials (CAP) tailed to find evidence for such deficits in either mice or Guinea pigs. The present study sought to determine the effects of repeated noise exposure on temporary and permanent synaptic loss in Guinea pigs and C57 mice, whether such effects were additive, and whether repeated noise exposure induced CIND in Guinea pigs. The results show that the second noise exposure caused much less temporary synaptic loss and no additional permanent loss in Guinea pigs; however, an additional permanent loss was seen after the second noise was in the mice, although it was not significant. In Guinea pigs, the observed increased masking of the AM CAP provides evidence for CIND after repeated noise exposure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».